package org.niit.kafka;

/*
   指定偏移量进行消费
   注意：每次执行完，需要修改消费者组名
     因为当前这个消费组下消费者消费了的数据会将偏移量保存到系统默认主题中，证明当前消费者组的这个消费者已经消费过了这批数据，不能二次消费
 */

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import java.util.Set;

public class CustomCosumerSeek {

    public static void main(String[] args) {

        //1.创建Kafka消费者的连接
        Properties proprs = new Properties();
        //1.1配置连接机器的地址
        proprs.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"node1:9092");
        //1.2指定消费者组
        proprs.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"O1");
        //1.3自动提交偏移量
        proprs.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG,"true");
        //1.4自动提交偏移量时间
        proprs.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG,"1000");
        //消费数据的模式：1.消费新数据 latest  2.消费历史数据earliest
        //proprs.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"earliest");
        //将Kafka读取的二进制数据 转换为 字符串
        proprs.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        proprs.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());

        //2.创建Kafka的消费者
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(proprs);

        //3.订阅要消费的主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList("BD1_1"));

        //4.1获取当前主题下的所有分区
        Set<TopicPartition> topicPartitions = consumer.assignment();
        //4.2初始化消费者分区分配信息（有了分区的分配信息 才能开始消费）
        while (topicPartitions.size() ==0){//保证可以将主题下的分区 拉取后重新分配
            consumer.poll(Duration.ofSeconds(1));
            //将初始化后的分区 分配信息重复赋值给 topicPartitions
            topicPartitions = consumer.assignment();
        }
        //4.3遍历所有分区，并指定offset从特定的偏移量（80）开始消费
        for (TopicPartition tp:topicPartitions){//将所有分区的偏移量都改成从80 开始消费
            consumer.seek(tp,80);//消费者 将分区下偏移量 移动到 80的位置

        }

        //5.使用while循环，不停的从Kafka获取数据
        while (true){
            //poll 是一批数据 很多条数据
            ConsumerRecords<String, String> poll = consumer.poll(Duration.ofSeconds(3));

            //将拉取出来的数据进行遍历 打印 offset key value topic
            for (ConsumerRecord<String,String> data:poll){//data 就是每一条数据

                String topic = data.topic();
                long offset = data.offset();
                String key = data.key();
                String value = data.value();
                System.out.println("消费者："+"偏移量："+offset+",值："+value);
            }

        }


    }

}
